Forex Trading Probabilities Math

MetaTrader Expert Advisor Outils de probabilité pour un meilleur trading Forex Pour réussir, les commerçants de forex doivent connaître les mathématiques de base de la probabilité. Après tout, il est difficile d'obtenir et de maintenir les gains commerciaux sans avoir d'abord la capacité de comprendre les chiffres et de les mesurer. De nombreux commerçants utilisent une combinaison d'indicateurs de boîte noire pour élaborer et mettre en œuvre des règles commerciales. Pourtant, la différence entre un bon négociant et un grand est sa compréhension des métriques et des méthodes pour calculer la performance et les gains. La probabilité et les statistiques sont la clé pour développer, tester et profiter du trading forex. En connaissant quelques outils de probabilité, il est plus facile pour les commerçants de fixer des objectifs commerciaux en termes mathématiques, de créer et d'exploiter des stratégies commerciales efficaces et d'évaluer les résultats. Il est utile d'examiner les concepts les plus élémentaires de la probabilité et des statistiques pour le commerce de forex. En comprenant les mathématiques de la probabilité, vous connaîtrez la logique utilisée par les systèmes de négociation mécaniques et les conseillers experts (EA). La distribution normale L'outil le plus fondamental de la probabilité dans le commerce de forex est le concept de distribution normale. La plupart des processus naturels sont dits normalement distribués. La distribution uniforme implique que la probabilité qu'un nombre soit n'importe où sur un continuum soit à peu près égale. C'est le genre de distribution qui résulterait de l'écartement artificiel des objets aussi uniformément que possible sur une zone, avec un espacement uniforme entre eux. Cependant, au lieu d'une distribution uniforme, un prix de paires de devises sera probablement trouvé dans une certaine zone à un moment donné. C'est sa distribution normale, et les outils de probabilité peuvent montrer une approximation de l'endroit où ce prix est susceptible d'être trouvé. La distribution normale offre aux commerçants de forex un pouvoir prédictif concernant la probabilité qu'un prix de paire de devises atteigne un certain niveau pendant un certain laps de temps. Les ordinateurs utilisent un générateur de nombres aléatoires pour calculer les moyennes (moyennes) des prix du forex afin de déterminer leur distribution normale. Si un grand nombre de prix d'échantillons sont vérifiés, la distribution normale formera la forme d'une courbe en cloche lorsqu'elle est tracée graphiquement. Plus le nombre d'échantillons est élevé, plus la courbe sera lisse. Les règles des moyennes simples sont utiles aux commerçants, mais les règles de la distribution normale offrent un pouvoir prédictif plus utile. Par exemple, un commerçant peut calculer que le mouvement quotidien moyen des prix d'une paire de devises est, par exemple, 50 pips. Pourtant, la distribution normale peut également indiquer au commerçant la probabilité qu'un certain mouvement quotidien de prix tombera entre 30 et 50 pips, ou entre 50 et 70 pips. Selon les règles de la distribution normale et de l'écart-type, environ 68 des échantillons se trouveront dans un écart type de la moyenne (moyenne) et environ 95 seront trouvés dans deux écarts-types de la moyenne. Enfin, il existe une probabilité de 99,7 que l'échantillon tombe dans trois écarts-types de la moyenne. La répartition normale et les fonctions d'écart-type dans les conseillers experts (EA) et les systèmes de négociation aider les commerçants de forex d'évaluer la probabilité que les prix peuvent se déplacer un certain montant au cours d'une période donnée. Pourtant, les commerçants doivent être prudents lorsqu'ils utilisent le concept de distribution normale uniquement pour les besoins de la gestion des risques. Même si la probabilité d'un événement rare (comme une baisse de prix de 50) peut paraître faible, des facteurs de marché imprévus peuvent rendre la possibilité beaucoup plus élevée qu'elle ne paraît lors des calculs de distribution normale. La fiabilité de l'analyse dépend de la quantité et de la qualité des données Lors de la modélisation de courbes de distribution normales, la quantité et la qualité des données sur les prix des intrants sont très importantes. Plus le nombre d'échantillons est élevé, plus la courbe sera lisse. En outre, pour éviter les erreurs de calcul résultant de données insuffisantes, il est important que chaque calcul repose sur au moins trente échantillons. Ainsi, pour tester une stratégie de trading forex en estimant les résultats de métiers d'échantillon, le développeur système doit analyser au moins 30 métiers afin d'obtenir des conclusions statistiquement fiables concernant les paramètres testés. De même, les résultats d'une étude de 500 métiers sont plus fiables que ceux d'une analyse de seulement 50 métiers. Dispersion et anticipation mathématique pour estimer le risque Pour les commerçants de forex, les caractéristiques les plus importantes d'une distribution sont son espérance mathématique et sa dispersion. L'espérance mathématique pour une série de métiers est facile à calculer: Il suffit d'additionner tous les résultats commerciaux et de diviser ce montant par le nombre de métiers. Si le système commercial est rentable, alors l'attente mathématique est positive. Si l'espérance mathématique est négative, le système perd en moyenne. La pente relative ou la planéité de la courbe de distribution est montrée en mesurant l'écart ou la dispersion des valeurs de prix dans la zone d'attente mathématique. Typiquement, l'espérance mathématique pour toute valeur distribuée au hasard est décrite comme M (X). Ainsi, la dispersion peut être définie comme étant D (X) M (XM (X) 2), et une racine carrée de dispersions est appelée son écart-type, représentée en abrégé mathématique par sigma (). Dans les systèmes de trading forex. Le plus élevé de la valeur de l'écart-type, plus le rabais potentiel sera élevé, et plus le risque est élevé. Toutefois, plus la valeur de l'écart-type est faible, Exemple ci-dessous est un exemple d'évaluation du risque pour un test d'un système de trading forex: Numéro commercial X (Gain ou perte commerciale) Dans l'exemple ci-dessus basé sur le nombre minimum de trente opérations pour un échantillon adéquat, il est important de noter que le calcul mathématique L'espoir est positif, donc la stratégie de trading forex est en effet rentable. Toutefois, l'écart-type est élevé, donc afin de gagner chaque dollar le commerçant est risquer une quantité beaucoup plus grand ce système comporte un risque significatif. Heres le reste des mathématiques: Déterminer l'espérance mathématique pour ce groupe de métiers, additionner tous les gains et pertes de métier, puis diviser par 30. C'est la valeur moyenne M (X) pour tous les métiers. Dans ce cas, elle correspond à un gain moyen de 4,26 par transaction. Jusqu'à présent, le système semble prometteur. Ensuite, pour calculer l'écart-type de la dispersion, la moyenne ci-dessus est soustraite des résultats de chaque métier, puis son carré, et la somme de tous ces carrés est additionnée. La somme est divisée par 29, soit le nombre total de transactions moins 1. En utilisant la formule pour la dispersion de (X) M (XM (X) 2 donnée ci-dessus, voici un contrôle du calcul à partir du premier échange dans notre exemple : Commerce 1: -17,08 4,26 -21,34 et (-21,34) 2 455,39 Le même calcul est effectué pour chaque transaction de la série d'essais Dans cet exemple, la dispersion sur la série est égale à 9 353,62 et par définition sa racine carrée est égale à la norme Le risque pour ce système particulier est assez élevé: l'espérance mathématique est en effet positive, avec un bénéfice moyen de 4,26 par transaction, mais l'écart-type est élevé lorsque Par rapport à ce bénéfice. Il peut être vu que le commerçant est risquer environ 96,71 pour chaque occasion de gagner 4,26 dans le bénéfice. Ce risque peut être acceptable, ou le commerçant peut choisir de modifier le système à la recherche d'un risque plus faible. Un système commercial particulier, les commerçants de forex peuvent également utiliser la distribution normale et l'écart type pour calculer le Z-score, ce qui indique combien de fois les métiers rentables se produira par rapport à la perte de métiers. Au cours du processus de développement d'un système de trading forex gagnant, le commerçant peut se demander combien des métiers rentables vu au cours des essais étaient aléatoires, et combien de métiers perdants consécutifs doivent être tolérés afin de réaliser des métiers gagnants. Par exemple, supposons que le bénéfice attendu moyen d'un système de forex donné est quatre fois moins que le montant de la perte prévue de chaque ordre stop-loss déclenché lors de la négociation de ce système. Certains commerçants peuvent supposer que le système gagnera avec le temps, tant qu'il y aura une moyenne d'au moins un commerce rentable pour chaque métier perdant quatre. Pourtant, en fonction de la répartition des victoires et des pertes, au cours de la négociation du monde réel, ce système peut attirer trop profondément pour récupérer à temps pour le prochain gagnant. La distribution normale peut être utilisée pour générer un score Z, parfois appelé score standard, ce qui permet aux traders d'estimer non seulement le rapport entre les gains et les pertes, mais aussi combien de winslosses sont susceptibles de se produire consécutivement. Un score Z positif représente une valeur supérieure à la moyenne et un score Z négatif représente une valeur inférieure à la moyenne. Pour obtenir cette valeur, le commerçant soustrait la moyenne de la population d'une valeur brute individuelle puis divise la différence par l'écart type de la population. Le calcul du score standard de base pour un score brut désigné par x est: Où est la moyenne de la population et est l'écart-type de la population. Il est important de comprendre que le calcul de la note Z exige que le commerçant connaître les paramètres de la population, et pas seulement les caractéristiques d'un échantillon pris de cette population. Z représente la distance entre la moyenne de la population et le score brut, exprimée en unités de l'écart-type. Ainsi, pour un système de trading forex: ZN x (R 0,5) P (P x (PN) (N 1) N est le nombre total de transactions pendant une série R est le nombre total de séries de métiers gagnants et perdants P égal à 2 X W x LW est le nombre total de métiers gagnants au cours d'une série L est le nombre total de métiers perdants au cours d'une série Les séries individuelles peuvent être représentées par une séquence consécutive de points positifs ou négatifs (par exemple ou 8212). Z peut déterminer si un système d'échange de devises est en marche sur la cible, ou à quel point loin de cible, il peut être. Tout aussi important, un commerçant peut utiliser Z-score pour déterminer si un système commercial contient moins ou Une plus grande série de gagnants et de perdants que prévu d'une séquence aléatoire de métiers8211 En d'autres termes, si les résultats de métiers consécutifs sont dépendants les uns des autres. Si le score Z est proche de 0, alors la distribution des résultats commerciaux est proche de la distribution normale Le score d'une séquence de métiers peut indiquer une dépendance entre les résultats de ces métiers. Ceci est dû au fait qu'une valeur aléatoire normale s'écarte de la valeur moyenne par pas plus de trois sigma (3 x) avec une certitude de 99,7. Si la valeur Z est positive ou négative informera le commerçant sur le type de dépendance: Une valeur Z positive indique que le commerce rentable sera suivi par un perdant. Et Z positif indique que le commerce profitable sera suivi par un autre rentable, et un perdant sera suivi par une autre perte. Cette dépendance observée permet au cambiste de varier la taille des positions pour les métiers individuels afin d'aider à gérer le risque. Ratio de Sharpe Le ratio de Sharpe, ou rapport de récompense à variabilité, est l'un des outils de probabilité les plus précieux pour les commerçants de forex. Comme pour les méthodes décrites ci-dessus, elle s'appuie sur l'application des concepts de distribution normale et d'écart-type. Il donne aux commerçants une méthode pour vérifier la performance d'un système commercial en ajustant pour le risque. La première étape consiste à calculer les rendements de la période de détention (HPR). Par exemple, un métier qui a donné un bénéfice de 10 a un HPR calculé comme 1 0.10 1.10 alors qu'un métier qui perd 10 est calculé comme 1 0.10 0.90. De même, HPR peut être calculé en divisant le montant du solde après le commerce par le montant avant le négoce. Les rendements moyens de la période de détention sont ensuite calculés en additionnant tous les rendements individuels de la période de détention, puis en divisant par le nombre de transactions. AHPR en soi produit une moyenne arithmétique qui peut ne pas estimer correctement la performance d'un système de trading forex au fil du temps. Au lieu de cela, une efficacité des investissements des systèmes de négociation peut être plus étroitement estimée en utilisant le ratio de Sharpe, qui montre comment AHPR moins le taux sans risque des rendements à long terme des investissements se rapporte à l'écart type du système commercial. Ratio de Sharpe AHPR (1 RFR) SD Lorsque l'AHPR est le rendement moyen de la période de détention, RFR est le taux de rendement sans risque de placements sûrs tels que les taux d'intérêt bancaires ou les taux à long terme T-bond, et SD l'écart-type. Étant donné que plus de 99 valeurs aléatoires se situent à une distance de 3 autour de la valeur moyenne de M (X) pour un système commercial donné, plus le ratio Sharpe est élevé, plus le système commercial est efficace. Par exemple, si le Ratio de Sharpe pour les résultats commerciaux normalement distribués est 3, cela indique que la probabilité de perdre est inférieure à 1 par transaction, selon la règle 3-sigma. Les concepts de répartition normale, de dispersion, de Z-score et de Sharpe Ratio sont déjà intégrés dans les logarithmes des EA et des systèmes de trading mécanique, et leur utilité est invisible pour la plupart des traders. Pourtant, en sachant comment ces outils de probabilité de base de travail, les commerçants de forex peuvent avoir une compréhension plus profonde de la façon dont les systèmes automatisés effectuer leurs fonctions, et ainsi augmenter la probabilité de gagner des métiers. Êtes-vous actuellement en utilisant des outils de probabilité pour augmenter vos propres chances de succès? Les probabilités d'expliquer la chance de quelque chose se passe. Les probabilités dans le commerce sont souvent discutées, mais les humains ont une capacité abyssale de comprendre et de calculer les probabilités. Nos esprits ne sont pas simplement câblés pour cela. Nous aimons cependant assigner des probabilités, mais la probabilité assignée à un événement est souvent grossièrement inexacte, ou basée sur des présomptions inexactes. Y a-t-il plus de six mots de lettre dans la langue anglaise où la 5ème lettre est un n. Ou plus de six mots de la lettre dans la langue anglaise qui finissent nos problèmes de probabilité sont aggravés par de nombreux facteurs, mais un facteur écrasant est biais de disponibilité. Le biais de la disponibilité est quand nous tirons des conclusions basées sur l'information la plus facilement disponible à nous 8211 qui est souvent inexacte. Sur cette base, nous tirons souvent des conclusions rapides au lieu de penser quelque chose. Comme dans la vie, le biais de disponibilité dans le commerce est répandue. Il y a donc plus de six mots de lettre qui ont une cinquième lettre n. Ou cette fin en ing. La plupart disent qu'il y a plus de mots qui finissent par être simples, parce qu'ils peuvent instantanément penser à certains mots qui finissent par ing, et penser à un mot avec une cinquième lettre n semble plus difficile (ce n'est donc pas tenté). La réponse est: il ya plus de mots qui ont n comme leur cinquième lettre. Vous n'avez pas besoin d'être un professeur d'anglais pour le savoir. Il s'agit en fait d'une inférence de probabilité simple basée sur les options présentées. Tous les mots de six lettres terminant en ing auront aussi n comme cinquième lettre. Par conséquent, sans aucune connaissance du tout, nous pouvons savoir que depuis 8216 n comme le cinquième 8217 englobe tous les 8216 se terminant en ing8217, ils ont au moins la même quantité de mots. Tout mot (s) additionnel (s) ayant une cinquième lettre n en fera notre gagnant. La deuxième option est beaucoup plus spécifique que la première, et donc la deuxième option a une probabilité inférieure à la première (l'option deux a moins de mots). Nous sommes mauvais à la probabilité et à regarder de près ce qui est juste en face de nous. C'est aussi un problème avec le commerce. Le travail vraiment difficile à travers les graphiques et l'écriture de gagner et de perdre des métiers, le calcul des mathématiques derrière une stratégie et de trouver les légères différences entre gagner et perdre des métiers. C'est un travail mental difficile, et donc la plupart des gens le sauter. Mais c'est exactement le travail qui est la différence entre un commerçant qui fait et un qui doesn8217t. Probabilités de négociation Le biais de disponibilité dans le commerce nous affecte également d'une autre manière, qui peut être attribuée aux médias et leur poursuite incessante d'essayer d'expliquer et de donner des raisons pour l'action prix passé. Lequel des éléments suivants est plus probable Que le stock XYZ va monter en 2017. Ce stock XYZ va monter en 2017 parce qu'il est acheté par une plus grande entreprise, ce qui provoque le stock à sauter 23. En expliquant tout et en essayant de donner des raisons humains tombent Dans un piège de probabilité précaire. Lorsque les détails sont donnés presque toutes les explications que nous avons tendance à croire que le scénario est plus probable. Est-ce encore une fois que nous avons fondamentalement la question 8220n et ing8221, mais maintenant plus directement liée à la négociation (avez-vous tomber pour elle à nouveau). La première option englobe la deuxième option, et toutes les autres possibilités qui vont faire monter le stock. La première option a une probabilité beaucoup plus élevée de se produire que la deuxième option très spécifique. Pourtant, les gens sont plus susceptibles d'agir sur la deuxième option, même si les chances de l'augmentation du stock n'ont pas été améliorées par la possibilité de la deuxième option se produise. Pourtant, nous aimons croire et nous concentrer sur les détails. Au lieu de se rendre compte qu'un stock simplement en remontant est beaucoup plus probable que d'une manière spécifique il monte, nous attribuons généralement chaque raison que le stock pourrait monter en tant qu'addition à la probabilité que le stock va monter. Pas tellement. Le stock simplement en hausse englobe tous les scénarios possibles qui pourraient faire monter le stock en donnant des raisons dans une tentative d'améliorer la probabilité d'un stock va plus haut (à cause de cela et ceci et ceci et cela) ne fait rien et est un Inexactitude des probabilités. Maintenant, en tant que commerçants, nous donnons des raisons pour nos métiers et notre analyse8211Je sais que je fais. Mais nous devons comprendre que les raisons plus nous donner. N'augmente pas les chances de quelque chose se déplaçant dans notre direction. Alors, comment cela jive avec le fait que nous développons chacun certains indicateurs et méthodes (nous l'espérons) qui semblent augmenter nos chances d'être sur le côté droit du marché À différents moments en temps et en prix, le marché aura de nombreux facteurs agissant sur il. Parfois, ces facteurs favorisent en grande partie les taureaux et à d'autres moments largement favorables aux ours, à d'autres moments, il peut y avoir un impasse. Ce sont les facteurs présents sur le marché, pas dans nos têtes, qui importent. Si un commerçant ou un analyste voit les principaux facteurs dominants qui ont un impact sur le marché, il sera bon (jamais parfait cependant) à déterminer la direction du marché. D'autre part, quelqu'un qui essaie juste de trouver des raisons pour ce qu'ils veulent (le marché a chuté aujourd'hui, donc je dois trouver une raison pourquoi), ne sera jamais augmenter leurs chances de succès, peu importe combien de raisons, ils viennent avec elle . Cela peut sembler simple, mais quand il s'agit de probabilités dans le commerce, cette erreur est commise tout le temps. Un commerce va à l'encontre de nous et nous commençons à examiner les raisons pour lesquelles il devrait commencer à revenir en notre faveur. Lorsque nous faisons cela, nous jouons un jeu très différent que nous pensons que nous jouons. Nous avons par inadvertance ignoré l'option 2 dans les scénarios ci-dessus. Nous ne considérons plus les facteurs déterminant le marché (déterminés en définitive par le prix et le temps) et nous nous sommes basés sur des raisons spécifiques de nos convictions (qui ont une moindre chance d'être justes) (mais le caractère aléatoire des marchés nous récompensera de temps en temps : Voir mon article sur le renforcement aléatoire). Pour en savoir plus sur pourquoi la création de raisons pour les mouvements de prix est inutile, voir Le marché boursier n'est pas la physique. Une série d'articles en quatre parties. Considérons les probabilités du scénario suivant8230 Voici une question à méditer. Regardez seulement les probabilités et non les jugements de valeur, etc. Un homme aime deux femmes et va demander à tous les deux dehors par un message de texte. Pour chaque femme, il y a une chance de 50 qu'elle dira OUI et une chance de 50 qu'elle dira NON (comme renverser une pièce de monnaie). Aucune femme ne connaît l'autre, et la réponse d'une femme n'affecte en rien la réponse de l'autre femme. Notre homme veut savoir quelles sont les chances qu'il obtiendra une seule date Puisqu'il pourrait entraîner des complications, il veut aussi savoir quelles sont les chances qu'il obtiendra au moins une date Étant donné que l'un ou l'autre dit OUI, quelles sont les chances de la L'autre sera ainsi La femme peut répondre à des moments différents, donc il ne sait pas l'ordre dans lequel il recevra les réponses de texte des femmes. Il n'y a pas de tours ici. La probabilité pour chaque scénario est notre seule préoccupation. La réponse est discutée dans la partie 2: Probabilités dans le commerce 8211 Focus sur les facteurs pertinents. Dans cet article, je regarde également plus sur les facteurs qui façonnent réellement le marché, et pas seulement ce que nous voulons croire. En d'autres termes, nous apprenons à regarder au-delà de l'information qui est la plus disponible (et souvent mal) et de voir quels sont les facteurs de marché que nous devrions examiner pour améliorer nos échanges. Donner une raison est également liée à des gens plus obligeant. Dans une expérience menée par la psychologue sociale d'Harvard Ellen Langer, Langer a demandé aux gens d'attendre en ligne pour utiliser un copieur, Excusez-moi, j'ai cinq pages. Puis-je utiliser la machine Xerox Environ 60 personnes ont dit OUI. À un groupe d'essai différent, elle a dit: Excusez-moi, j'ai cinq pages. Puis-je utiliser la machine Xerox parce que je dois faire quelques copies Environ 93 ont dit OUI. Toute raison semble être une bonne raison pour la plupart des gens. Cela ne devrait pas être le cas dans trading8230.ou ailleurs pour cette question. Stock XYZ va monter est plus probable que stock XYZ va monter parce qu'il est acheté par une plus grande entreprise Cela n'est vrai que si elle n'a pas été acheté par une plus grande entreprise. Si elle a été achetée par une grande entreprise et rentable, la probabilité de la hausse des stocks va augmenter. Un exemple similaire: disons que la probabilité d'une personne de 50 ans de mourir dans les 5 ans est de 0,001. Maintenant quelqu'un est diagnostiqué avec un cancer agressif. Il ou elle aura plus de 90 probabilité de mourir dans les 5 ans. Cory Mitchell, CMT dit: Comme l'article indique 8221 stock XYZ ira up8221 comprend les chances d'un stock étant acheté. Donc les raisons importent. C'est le piège pour lequel la plupart des gens tombent. Votre exemple fait la même erreur. Votre première probabilité est basée sur la tendance de la société (les chances de mourir avec 5 ans). Votre deuxième statistique se penche sur une statistique personnelle (les chances de mourir dans les 5 ans une fois diagnostiqué un cancer). MAIS, votre statistique originale expliquerait le décès du patient cancéreux dans les 5 ans (parce que votre première stat regarde TOUTES les personnes, y compris les personnes atteintes de cancer). Donc, cette personne malchance arrive juste au 1 sur 100 000 (0,001) qui est 50 et meurt dans les 5 ans. Votre première statistique inclut la probabilité de la seconde, parce que la deuxième statistique tombe sous l'ensemble d'échantillons de la première (comme décrit). En d'autres termes, le cancer contribue à votre probabilité de 0,001 que n'importe quel 50 ans meurent dans les 5 ans. La raison de la mort n'a pas d'importance, et la mort des chances ne se produira pas une fois un risque a été remarqué. Parce que tous ces décès et les risques sont déjà pris en compte dans la probabilité que 50 ans meurent dans les 5 ans. Si le cancer devient plus rampant, votre première statistique reflètera cela. Votre première statistique est pertinente pour tous les 50 ans. Votre deuxième statistique n'est pertinente que pour les 50 diagnostiqués avec le cancer. Les deux sont des statistiques valables, et ont une place, mais il est important de savoir comment ils se rapportent les uns aux autres (le second est un contributeur à la première). Jennifer A. dit: Merci Cory pour votre réponse rapide. Je comprends et j'approuve votre point de vue (en fait, j'y ai pensé). Et en outre, je pense aussi (mais je pourrais avoir tort) stock XYZ va monter parce que (en raison de), il est acheté par une plus grande entreprise pourrait être moins probable que stock XYZ va monter indépendamment de la raison. Parce que nous aurons besoin de calculer d'abord la probabilité d'achat d'une grande entreprise, et elle pourrait être très faible. Donc, le stock XYZ va monter en raison de (en raison de) étant acheté par une plus grande entreprise est moins probable que le stock XYZ va monter indépendamment de la raison (pour toutes les raisons possibles. Maintenant, mon point dans mon premier post est la suivante: Une personne a un cancer, la probabilité de mourir augmente de façon spectaculaire, il ou elle devrait faire quelque chose: laisser un testament, pointer un successeur pour son entreprise, etc. De même, si le stock a été acheté par un grand, puissant et très Si vous êtes une entreprise rentable, la probabilité de monter augmente considérablement. Donc commerçant ou investisseur devrait envisager ce fait, et faire quelque chose à ce sujet (SI il ou elle est un commerçant ou un investisseur fondamental.) BTW, j'ai une question sur les deux femmes quiz. Je vais réfléchir (très bien) à ce sujet et ensuite poster ma question Cory Mitchell, CMT dit: Vous avez tout à fait raison, dans la mesure où de nouvelles informations sont ajoutées à des circonstances spécifiques, les gens doivent s'adapter en conséquence. La réponse est décomposée dans la deuxième partie de l'article: vantagepointtradingarchives6566 Très joli article Cory. I8217ve également lu votre article sur pourquoi la plupart des commerçants perdent et it8217s également très instructif. Me rend plus prudent sur le commerce. Quoi qu'il en soit, pour revenir à votre question 8220Donc que l'un ou l'autre dit OUI, quelles sont les chances de l'autre sera ainsi8221. Est-ce 13 Oui Non Oui possible possible Non possible pas possible L'espace d'échantillonnage est réduit à 3 options possibles en raison de l'instruction conditionnelle. Et pour obtenir les deux Oui-Oui (1 possibilité), that8217s 1 sur 3. Cory Mitchell, CMT dit: